Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Optimizasyon Tekniği | MKM 485 | 7 | 3 + 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. CEMİL YİĞİT |
Dersi Verenler | Doç.Dr. CEMİL YİĞİT, |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Optimal karar vermeyi sağlayan matematik modellerin kurulması, değişik uygulama alanlarının gösterilmesi ve çözüm yöntemlerinin uygulanması. |
Dersin İçeriği | Giriş ve temel kavramlar. Kısıtsız optimizasyon. Kısıtsız optimizasyonda analitik çözüm, sayısal yöntemler ve algoritmalar. Kısıtlı optimizasyon: Eşitlik kısıtları altında optimizasyon, Eşitlik ve eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon, özel kısıtlar altında optimizasyon. Lineer Programlama (LP) ve uygulamaları. |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Optimizasyonla ilgili temel kavramları açıklayabilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
2 | Değişik alanlardaki problemlerde optimal karar vermek için model kurabilir, çözebilir ve uygulayabilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
3 | Kısıtsız optimizasyonda algoritma üretebilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
4 | Kısıtlı optimizasyonda algoritma üretebilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
5 | Analitik veya sayısal çözümlemeler yapabilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
6 | Lineer programlama kullanabilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Giriş, temel kavramlar | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
2 | Kısıtsız optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
3 | Kısıtsız optimizasyonda sayısal yöntemler | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
4 | Kısıtsız optimizasyonda sayısal yöntemler | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
5 | Kısıtsız optimizasyonda sayısal yöntemler | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
6 | Eşitlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
7 | Eşitlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
8 | Eşitlik ve eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
9 | Eşitlik ve eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
10 | Eşitlik ve eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
11 | Özel kısıtlar altında optimizasyon ve uygulama | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
12 | Lineer programlama(LP) | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
13 | Model kurma, grafik yöntem | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
14 | Simpleks yöntem ve LP uygulamaları | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | [1] Ders notları, Ömer K. MORGÜL. |
Ders Kaynakları | [1] M.A. Bhatti, Practical Optimization Methods, with Mathematica Applications, Springer-Verlag New York, Inc., 2000. |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | -Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | X | |||||
2 | -Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | |||||
3 | -Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | |||||
4 | -Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
5 | -Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | X | |||||
6 | -Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | X | |||||
7 | -Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | X | |||||
8 | -Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | X | |||||
9 | -Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | X | |||||
10 | -Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | X | |||||
11 | -Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | X |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 60 |
1. Kısa Sınav | 20 |
1. Ödev | 20 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
1. Final | 50 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
Ara Sınav | 1 | 6 | 6 |
Kısa Sınav | 2 | 2 | 4 |
Ödev | 1 | 8 | 8 |
Final | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 124 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,96 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 5 |